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tomc

キュレーションリスト掲載メンテナンス: 活発

zipengwu365/tomc

Codex、Claude Code、CursorなどのMCPクライアント向けに、CPUコンテキストの圧縮とタスク記憶を提供するメモリ機能です。

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$ dsh plugin add tomc

264

スター

25

フォーク

Python

言語

MIT

ライセンス

2026-10-06

作成日

2026-10-31

最終プッシュ

非公式 DSH MCP 連携で、ローカル CPU によるコンテキスト準備とタスクメモの再利用を行います。

DSH 統合

互換

作者による申告

安全性監査

未監査

最終検証日

2026-10-30

ライセンス

MIT

01どんなタスクに使えるのか?

  • DSH 用のコンテキストを準備し、保存済みのタスクメモを再利用する

    予算に合わせたコンテキストと、呼び出した決定事項・制約・次の作業

    ローカル MCP で TOMC に接続する DeepSeek Harness ユーザー

02DeepSeek Harness への導入方法

前提条件

  • Python 3.10 以降と `.[mcp]` 拡張、Node.js、モデルを設定済みの DSH

インストール手順

  1. 01

    リポジトリをクローンし、ローカル Python 環境を有効にする。

  2. 02

    `python -m pip install -e '.[mcp]'` で MCP サポートをインストールする。

  3. 03

    README の `docs/deepseek_harness.md` リンクから DSH のローカル MCP 導入手順と 2 セッションの実演を確認する。

導入成功の確認

作者は未記載

03DSH 統合と能力の範囲

DSH 統合互換

ローカル MCP による DeepSeek Harness 向け非公式連携。README から DSH の導入手順と 2 セッションの実演ガイドを参照できます。

  • タスクのコンテキスト準備

    履歴、次のタスク、メモリ予算→選択した原文と、対応する状態・関係・件数の記録

    MCP でのコンテキスト準備と想起が成功すると、準備後のコンテキスト本文とタスクが既定でローカル保存される。記録を無効にしても停止するのは今後の保存だけで、既存のスナップショットは削除するまで残る。
  • タスクメモの保存と呼び出し

    明示的な `remember_memory`・`recall_memory` 呼び出し→次のタスクに引き継ぐ要件、決定事項、制約、未完了の作業

    MCP でのコンテキスト準備と想起が成功すると、準備後のコンテキスト本文とタスクが既定でローカル保存される。記録を無効にしても停止するのは今後の保存だけで、既存のスナップショットは削除するまで残る。

04誰に向いているのか?使うべきでない場面は?

向いている用途

  • ローカル MCP で TOMC に接続する DeepSeek Harness ユーザー

不向きな用途

  • プラグインはチャット全体を自動記録しません。
  • 共有ノートは保存済みメモを再利用します。ネイティブな会話履歴の移行や端末間クラウド同期ではありません。
  • メモリのトークン推定にはタスク、チャットの形式情報、回答出力、インスペクターは含まれません。
  • MCP でのコンテキスト準備と想起が成功すると、準備後のコンテキスト本文とタスクが既定でローカル保存される。記録を無効にしても停止するのは今後の保存だけで、既存のスナップショットは削除するまで残る。

05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意

  • プラグインはチャット全体を自動記録しません。
  • 共有ノートは保存済みメモを再利用します。ネイティブな会話履歴の移行や端末間クラウド同期ではありません。
  • メモリのトークン推定にはタスク、チャットの形式情報、回答出力、インスペクターは含まれません。
  • MCP でのコンテキスト準備と想起が成功すると、準備後のコンテキスト本文とタスクが既定でローカル保存される。記録を無効にしても停止するのは今後の保存だけで、既存のスナップショットは削除するまで残る。
2026-10-062026-10-30作者は未記載

ソースと README を参照可能。機能の説明は作者による記載です。

06よくある質問

TOMC は DeepSeek Harness とどう接続しますか?

README は非公式のローカル MCP 連携を案内し、`docs/deepseek_harness.md` に導入手順と 2 セッションの実演へのリンクを載せています。

導入すると DSH の全会話が自動収集されますか?

いいえ。タスクメモは明示的なツール呼び出しで保存・取得します。チャット全体を自動記録するものではありません。

複数のアシスタントで TOMC のメモを共有できますか?

両クライアントが同じローカル TOMC データベースを使えば共有できます。既定の場所は `~/.tomc/memory.sqlite3` です。保存済みメモの共有であり、会話履歴の移行やクラウド同期ではありません。

08データと出典

  • 作者による申告github.comba84a21e0d94…

    | DeepSeek Harness | [Local MCP installation and two-session demo](docs/deepseek_harness.md) | Python with `.[mcp]`, Nod…

このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日:2026-10-30。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。

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